Red neuronal multiescala para clasificación de la calidad vocal

Autores
García , Mario Alejandro; Rosset, Ana Lorena; Destefanis, Eduardo
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La valoración de la calidad vocal mediante el análisis audio-perceptual es parte de la rutina clínica de evaluación de pacientes con trastornos de la voz. La debilidad de este método reside en la subjetividad y en la necesidad de que sea realizada por oyentes experimentados. Este proyecto tiene como objetivo la realización de una clasificación automática de la calidad vocal, valuada en la escala GRBAS, mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo sobre voces grabadas. Particularmente, en este trabajo se muestran los resultados del diseño de una red neuronal multiescala para la clasificación de la calidad vocal.
Fil: García, Mario Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Grupo de Inteligencia Artificial; Argentina.
Fil: Rosset, Ana Lorena. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Médicas. Escuela de Fonoaudiología; Argentina.
Fil: Destefanis, Eduardo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación en Informática para la Ingeniería; Argentina.
Peer Reviewed
Materia
Red neuronal multiescala
Calidad vocal
Aprendizaje profundo
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
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